Отрывок: Выбор параметра с в алгоритме обучения перцептрона производится в соответствии с одним из нижеследующих правил. 12 Правило1. Правило фиксированного приращения Выбирается произвольное постоянное значение с>0. Правило2. Правило полной коррекции Значение параметра с выбирается таким, чтобы текущий вектор пр...
Название : Линейные классификаторы [Электронный ресурс] : электрон. метод. указания к лаб. работе № 3
Авторы/Редакторы : Коломиец Э. И.
Мясников В. В.
Министерство образования и науки РФ
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет)
Дата публикации : 2010
Аннотация : В лабораторной работе № 3 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы построения линейных классификаторов, основанные на критериях минимума суммарной вероятности ошибочной классификации, минимума ср
Используемые программы: Adobe Acrobat.
Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия).
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Metodicheskie-ukazaniya/Lineinye-klassifikatory-Elektronnyi-resurs-elektron-metod-ukazaniya-k-lab-rabote-3-53838
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/004/Л 591-258552
Ключевые слова: алгоритм перцептрона
классификатор Фишера
процедура Роббинса-Монро
последовательная корректировка линейного классификатора
стохастическая аппроксимация
Располагается в коллекциях: Методические указания

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Коломиец Э.И. Линейные классификаторы.pdffrom 1C306.49 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.